生产系统通用数据交换格式AutomationML的应用研究

刘俊杰，樊留群，程 建，廖梓博

（同济大学，上海 201804）

生产系统通用数据交换格式AutomationML的应用研究

刘俊杰，樊留群，程 建，廖梓博

（同济大学，上海 201804）

日益复杂的生产系统使得工程领域对于通用数据交换格式的研究越来越重视。其中AutomationML（IEC 62714）数据交换格式作为自动化系统工程的数据交换的解决方案，覆盖了生产系统工程的所有相关信息。介绍了AutomationML的体系架构和建模方法。通过关注生产系统的资源、工艺和产品三个角度对工业实例进行AutomationML建模，并对AutomationML在智能制造的数据集成领域的应用作了展望。

AutomationML；生产系统；工程数据；面向对象；智能制造

0 引言

近年来对于个性化产品的需求在不断增加，伴随着生产设备的多样化、模块化和智能化，使得生产系统变得越来越复杂。为了确保生产系统的协同工作能力，应该采用标准的接口来实现无缝集成，因此需要一种通用的数据交换格式。AutomationML（IEC 62714）全称Automation Makeup Language，是由自动化技术的主要供应商和用户戴姆勒，西门子，ABB，KUKA等和其他不同研究机构共同开发的一种数据交换格式，用于存储和交换不同工程领域（如机械工程、电气工程、PLC、机器人等）的工程数据。这是一种开放的、供应商中立的、基于XML的、免费的数据交换格式，用于生产系统各个工程阶段、多种工程工具和不同学科工程师之间的数据交换。当前，AutomationML在生产系统工程和虚拟调试领域的优势得到越来越多的重视。例如由德国多家自动化企业联合进行开发的OPAK项目中，数字化工厂软件的AutomationML接口开发就是一项重要工作。

1 AutomationML格式体系架构

AutomationML遵循的是面向对象的信息存储方式，允许将生产系统的物理和逻辑组件建模为数据对象。对象可以由子对象组成，并且其本身可以是更大对象的一部分。每个对象可以包含拓扑、几何、运动、逻辑（顺序，行为和控制）信息以及其他属性信息。AutomationML格式的基础是使用CAEX（IEC 62424）为框架，并在CAEX框架下整合多种已有的基于xml的数据格式。根据不同的数据格式及其功能对AutomationML格式的架构进行以下划分：

通过CAEX描述AutomationML对象属性、接口信息，对象之间的拓扑关系；

通过COLLADA 1.5.0(ISO/PAS 17506：2012)描述AutomationML对象的几何学和运动学特性；

通过PLCopen XML 2.0.1描述AutomationML对象的逻辑信息。

AutomationML的基本架构如图1所示。

图1 AutomationML基本架构

AutomationML对生产系统拓扑结构进行建模主要基于以下四个CAEX概念，其拓扑描述架构如图2所示。

1）角色类（Role class/RC）：AutomationML定义了一组基本角色类并制定了角色类的定义规则，用户可以根据需要定义新的角色类。每个角色类可以具有属性和接口。

2）接口类（interface class）：AutomationML定义了一些基本接口类并制定了接口类的定义规则，用户可以根据需要定义新的接口类。接口类用于以下两种情况：（1）定义生产系统中对象之间的关系（如数控车床间通过以太网接口连接）；（2）用作对存储在CAEX文件之外的信息（如COLLADA或PLCopen XML文件）的引用。

3）系统单元类（System unit class/SUC）：系统单元类可以被认为是可重用的系统组件模板。AutomationML没有定义基本的系统单元类，仅定义了一些规则，系统单元类由用户定义。每个系统单元类应具有类似于角色类和接口类的唯一名称，应该至少有一个角色类。此外，一个系统单元类可以由另一个系统单元类派生。

4）实例层次（InstanceHierarchy/IH）：实例层次使用内部元素（Internal Element/IE）对生产系统中的对象进行建模。内部元素可以用于物理组件（如传送带，或仅仅是传送带的机械部件）建模，也可以用于逻辑组件（如PLC程序）建模。内部元素应从角色类库中至少一个角色类被实例化，并可以引用接口类库中的接口类的属性。

图2 AutomationML拓扑描述架构

2 AutomationML生产系统建模应用

AutomationML对生产系统的建模可以通过关注资源（Resource）、工艺（Process）和产品（Product）三个角度来实现。

从资源角度看，资源可以是生产系统的硬件组件（如传送带），也可以是软件（如SCADA系统）。从产品角度看，产品可以被分层构建和描述。产品不一定是最终产品，测试结果、产品数据和产生的相应文档也属于产品。从工艺角度看，工艺包括生产工艺的子工艺，工艺参数和工艺链，如焊接工艺，输送工艺等。三者之间的关系是：产品由资源通过工艺过程加工产生。

使用这种建模方式，不同工程领域的软硬件资源，不同工程阶段的产品、工艺和工程数据能够被有效地整合在一起，使得整个生产系统能够被有条理地分析并建模存储。

本文以螺丝生产线为例来介绍如何使用AutomationML对生产系统进行建模。

螺丝生产线有两个主要工位，分别是冷镦工位与搓丝工位。原材料先由传送带1运送到冷镦工位进行冷镦处理，处理完成后再由传送带2运送到搓丝工位进行搓丝处理。最后由传送带3将处理完的螺丝运送走，结束生产。

从资源角度看，螺丝生产线包含冷镦机、搓丝机和三条传送带。从产品角度看，螺丝生产线包含原材料、初级产品和次级产品。从工艺角度看，螺丝生产线包含冷镦和搓丝两个工艺和三个输送过程。制造商和操作工人关注的是产品。控制工程师及机电工程师关注的是生产资源（如设备的信号、拓扑结构）。工艺工程师关注的是工艺和工艺参数（如冷镦工位的温度）。

通过从以上三个角度分析螺丝生产线之后，就可以使用AutomationML编辑器对该生产系统按如下步骤进行建模。

第一步是在实例层次上从资源，工艺和产品三个角度将生产系统的对象一一创建为内部元素并分为三个集合。对于各个内部元素，可添加具体的属性（如冷镦工位的温度要求）。

第二步是确定内部元素的语义。AutomationML定义了基本的角色类，其中包括产品类，工艺类和资源类。为了更具体地描述螺丝制造流水线，创建了一个更详细的角色类库，如图3所示。在该角色类库中，Screw line equipments类由资源类派生；Screw line processes类由工艺类派生；Screw line products类由产品类派生。实例层次中的内部元素需要与对应的角色类进行关联来表示该内部元素由该角色类实例化。

第三步是连接所有内部元素。各内部元素之间的连接是通过自己的GUID和相应的接口来实现。通过使用标准的PPRConnector接口，资源可以被连接到产品，即表示通过该资源加工该产品。通过标准的Order接口可以用来描述资源使用的先后顺序（如传送带1和冷镦机的连接）。

图3 螺丝制造流水线角色类库

螺丝生产线的AutomationML最终模型如图4所示。资源内部元素和工艺内部元素在各自独立的集合中被彼此以PPRConnector接口连接，在图4中可以看到元素之间以＜internalLink＞形式的虚线连接。

图4 螺丝生产线的AutomationML模型

整条螺丝生产线的AutomationML模型如图5所示，通过关联资源、产品、工艺的内部元素实现了对整条生产线建模的目的。

3 AutomationML在智能制造中的应用展望

在中国电子技术标准化研究院2016年9月20日发布的“智能制造能力成熟度模型白皮书”中，数据融合是一项被细化的重要领域。数据融合的目的是解决数据集成的问题，实现异构系统、不同数据库间数据的交换。引入AutomationML数据交换格式并建立统一的数据库能够有效实现异构系统之间的数据集成，降低生产系统设计成本，缩短生产系统设计时间，并实现生产系统的全生命周期监控与维护。应用前景展望如图6所示。

在生产系统设计阶段，生产系统规划员将初始工厂拓扑结构提交到AutomationML数据库中。机械工程师从数据库中读取初始工厂拓扑，并基于工厂拓扑设计生产系统的机械部分，完成设计后提交到AutomationML数据库中。电气工程师从数据库中检索工厂拓扑和机械部分设计，并设计生产系统的电气部件，完成设计后提交到AutomationML数据库中。随后是使用PLC和机器人编程完成控制代码设计并提交到AutomationML数据库中。

在生产系统虚拟调试阶段，可以使用数字化工厂软件对AutomationML数据库中的生产系统数据进行虚拟调试。调试完成后，将信息通过传送到具有AutomationML接口的控制器和工程工具中，并对生产系统运行进行全生命周期的监控与维护。

图5 螺丝生产线的资源、工艺及产品关系图

4 结术语

本文介绍了AutomationML数据交换格式及其体系架构与建模方法，使用AutomationML对螺丝生产线进行建模，并对AutomationML在智能制造的数据集成领域的应用作了展望。对于AutomationML的研究与运用，未来的工作将更多地集中在更细致的准则制定和工程工具的AutomationML接口开发上。当前，AutomationML协会有超过30个成员，共同加速了AutomationML的标准化进程并且开发了多个专业案例的应用指南。相信在不远的将来，会有越来越多支持AutomationML数据交换格式产品出现，为智能制造提供强有力的支持。

图6 运用前景展望

[1] Ricardo Silva Peres, Mafalda Parreira-Rocha. Selection of a Data Exchange Format for Industry 4.0 Manufacturing Systems[C]. IEEE, 2016：5723-5728.

[2] Marta Sabou,Fajar Ekaputra. Supporting the Engineering of Cyber-Physical Production Systems with the AutomationML Analyzer [C].IEEE,2016：1-8.

[3] Richard Mordinyi, Dietmar Winklery. Investigating Model Slicing Capabilities on Integrated Plant Models with AutomationML[C]. IEEE,2016：1-8.

[4] Benjamin Brandenbourger,Milan Vathoopan. Behavior Modeling of Automation Components using cross-domain Interdependencies [C].IEEE,2016：1-4.

[5] Arndt Lüder, Nicole Schmidt. Lossless Exchange of Automation Project Configuration Data[C].IEEE,2016：1-8.

[6] Arndt Lüder, Nicole Schmidt. Data Exchange toward PLC Programming and Virtual Commissioning[C].IEEE,2015：492-498.

[7] Miriam Schleipen, Rainer Drath. Three-View-Concept for modeling process or manufacturing plants with AutomationML [C].IEEE,2009：1-4.

[8] 智能制造能力成熟度模型白皮书[R].中国电子技术标准化研究院,2016.

Application research of production systems' general data exchange format AutomationML

LIU Jun-jie, FAN Liu-qun, CHENG Jian, LIAO Zi-bo

TP271

：A

：1009-0134(2017)05-0116-04

2017-02-13

刘俊杰（1991 -），男，浙江杭州人，硕士研究生，研究方向为机械工程。